每秒1000Token！OpenAI深夜炸场，代码从此「像闪电一样生成」

你是不是每次写代码都要等几秒甚至十几秒才能看到AI的回应？

那种等待真的让人抓狂。思路被打断，灵感被消磨，有时候等半天结果出来，自己都忘了刚才想什么了。

OpenAI昨晚干了一件大事。

GPT-5.3-Codex-Spark正式发布。

这次不讲大道理，只讲一个字：快。

它的生成速度超过每秒1000个token。

这是什么概念？

GPT-4 Turbo大约32 token/秒，GPT-4o大约180 token/秒。Spark的速度是前者的30倍，是后者的5倍以上。

你刚敲完回车，代码已经写完了。

体感接近「瞬时响应」。

以前模型写代码像在慢跑，现在Spark是在跑百米冲刺。

这不是简单的参数升级，而是硬件与软件的深度协同。

这次OpenAI找了个强力外援——芯片巨头Cerebras。

Spark跑在Cerebras的Wafer Scale Engine 3上。

这不是普通的GPU堆叠，而是专为低延迟设计的顶级硬件。

WSE-3有多猛？

单芯片集成4万亿晶体管，相当于57个NVIDIA H100。

90万个AI优化核心，是H100的52倍。

44GB片上SRAM内存，配合21 PB/s的内存带宽，彻底解决了传统GPU面临的"内存墙"瓶颈。

简单说，这块芯片把计算、内存、互联都集成在一块晶圆上，几乎消除了数据移动开销。

这是Spark能实现超低延迟推理的关键。

OpenAI不仅换了硬件，还重写了底座。

他们引入了持久的WebSocket连接，往返开销降低了80%，首个字符出现的速度提升了50%。

模型虽然变「小」了，但脑子并没缩水。

在SWE-Bench Pro和Terminal-Bench 2.0两项权威基准测试中，Spark不仅保持了与完整版GPT-5.3-Codex相当的任务完成质量，还将耗时压缩至前者的一小部分。

复杂代码生成时间从数十秒压缩至数秒，调试迭代效率提升80%。

它精准定位实时协作场景：既支持小规模快速修改，秒级输出结果；也能处理中大型代码任务，兼顾效率与质量。

你想改个逻辑，它立刻跟上。

你想重塑接口，它秒速完成。

你甚至可以一边看它写，一边随时打断它。

这种感觉不像是在用工具，更像是在和一个手速极快的顶级极客结对编程。

现在ChatGPT Pro用户已经可以去尝鲜了，无论是Codex App、CLI还是VS Code插件，都能看到这个「火花」在跳动。

配置方面也很诚意：128k的上下文窗口，目前仅支持文本，安全标准也没落下，防御力依然在线。

OpenAI的野心很明显。

未来的编程将分为两种模式。

一种是深度思考，模型自己干几天几夜，负责超大型项目、复杂算法、长期自主开发任务。

一种是实时互动，模型和你火花四溅，主打即时响应、快速迭代、实时结对编程。

Spark就是开启第二种模式的钥匙。

人类敲代码的速度，终于快要赶不上AI生成的进度了。

当AI从"辅助工具"变成"实时伙伴"，开发者的核心竞争力将从"写代码的速度"转向"理解业务、设计架构、做出决策"的能力。

这不是取代开发者，而是让开发者的创意能以更快的速度落地。

速度竞赛已经白热化，实时交互将成为下一代AI产品标配。

对于国产大模型而言，这既是挑战也是机遇，倒逼行业在算力硬件、推理优化、场景适配等方向加速突破。

属于AI实时编程的全新时代，正式开启。

你想试试这个每秒千字的AI代码打印机吗？